Presentation Details
基于机器学习分析性别对热感觉的作用效果
ID：205
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2021-10-17 20:13:26 Hits：1146
Oral Presentation
Start Time：2021-12-05 09:20（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S1 分会场1 »
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Abstract
关于性别因素对热感觉的影响程度一直存在争议。热感觉机器学习模型在准确性上远胜于传统模型，但是可解释性的缺乏使得研究人员无法了解模型决策的思路。本研究使用合作博弈论中的Shapley value分析了热感觉机器学习模型中性别对不同热感觉的作用效果。本研究发现差异化作用效果普遍存在于各物理特征对两性的不同热感觉之中，并且不同的物理特征都存在着固定且显著的分界点，在分界点前后差异化作用效果不同但始终存在。
Keywords
性别；差异化作用；热感觉；机器学习；可解释性分析
Speaker
杨雨人
天津大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
Dec 03
2021
toDec 05
2021
-
Sep 15 2021
Draft paper submission deadline
-
Dec 05 2021
Registration deadline
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中国环境科学学会室内环境与健康分会
Organized By
武汉理工大学
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- Mr. 吴永佳
- IE******@163.com
- 181********
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